AI Architecture 14. Dataflow Taxonomy: TPU vs Output Stationary vs Row Stationary
이전 포스팅에서 우리는 메모리 대역폭(Bandwidth)이 성능의 주요 병목이 될 수…
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AI Architecture 13. Roofline Model 분석
앞선 포스팅에서 우리는 딥러닝 모델 성능 저하의 두 가지 주된…
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AI Architecture 12. Skip Connection: ResNet과 Bottlenecks
지난 MLP와 메모리 장벽에서 우리는 메모리 대역폭이 시스템 성능을 제한하는…
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AI Architecture 11. Depthwise Separable Conv: MobileNet의 역설
지난 Conv 연산의 3가지 매핑에서 우리는 일반적인 합성곱(Standard Convolution)을 하드웨어에서…
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AI Architecture 10. Padding과 Pooling의 하드웨어 이슈
지난 Conv 연산의 3가지 매핑에서 우리는 합성곱(Convolution) 연산을 하드웨어에 최적화하기…
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AI Architecture 9. Convolution 연산의 3가지 매핑: Direct vs Im2Col vs Winograd
지난 글에서 우리는 하드웨어가 CNN(Convolutional Neural Network)을 사랑하는 이유가 지역성(Locality)과…
